今推薦一個服務器租賃網站https://www.1024gpu.top，註冊後就可根據自己的需要選擇服務器；
虛擬環境的配置：
租完服務器根據網站通過郵箱發送的IP、端口號、登入身份以及密碼登錄服務器；
登錄服務器後直接在base環境下，在此不建議在base環境下進行環境的配置，建議通過conda命令新建環境進行服務器環境的配置；
在建立新環境之前，建議先更換服務器的下載源，在這我用的阿里源：
1、備份下載源：cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
2、修改下載源：cd /etc/apt
vim sources.list
阿里源：
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
步驟：
1、新建虛擬環境： conda create -n name python=xx；
2、進入虛擬環境後輸入python命令，查看當前環境下Python版本與安裝的是否一致：
Ctrl+D或exit()退出；
3、根據github上的提出的程序運行環境需求進行環境配置與相關庫文件的安裝；
關於文件下載與傳輸：
1、方法一：數據集下載，一般從原網站通過wget命令速度很慢，可尋找相關的國內網站
例如coco、pascal數據集等：http://www.functionweb.tk/?
2、方法二：本地下載通過winscp工具遠程傳輸；傳輸速度跟自己網速有很大關係，這個比較費時；
3、方法三：花生殼；
Jupyter Notebook遠程訪問：
參見：https://blog.csdn.net/weixin_41576149/article/details/104891612